今年七月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》），提出了面向2030年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)。

    按照《規(guī)劃》，我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)為：到2020年，人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用成為改善民生的新途徑；到2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平，人工智能成為我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，智能社?huì)建設(shè)取得積極進(jìn)展；到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

何謂新一代“人工智能”?

    那么，什么是新一代人工智能？它包括哪些方面的內(nèi)容呢？

    “人工智能”這一概念，最早由美國(guó)的幾位科學(xué)家在1956年提出，經(jīng)過(guò)60多年的演進(jìn)，特別是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算、傳感網(wǎng)、腦科學(xué)等新理論新技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)強(qiáng)烈需求的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能加速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放、自主操控的新特征。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)成為人工智能的發(fā)展重點(diǎn)，受腦科學(xué)成果啟發(fā)的類腦智能蓄勢(shì)待發(fā)，芯片化硬件化平臺(tái)化趨勢(shì)更加明顯，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，科技界稱之為“新一代人工智能”。當(dāng)前，新一代人工智能相關(guān)學(xué)科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級(jí)等整體推進(jìn)，正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄?，推?dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。

    新一代人工智能技術(shù)之所以取得持續(xù)性的進(jìn)步和發(fā)展，背后的重要原因在于以深度學(xué)習(xí)（Deeplearning）、海量數(shù)據(jù)等為代表的重大技術(shù)得以突破。深度學(xué)習(xí)最重要的特點(diǎn)，是相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，更加象是一種通用的方法論。用這種方法論，結(jié)合大數(shù)據(jù)的利用，可以把不同的行業(yè)的對(duì)于一些機(jī)器智能的需求，以較低成本的用這套方法解決，然后被實(shí)用化，這個(gè)對(duì)于整個(gè)人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)非常大的改變。其次是海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)指的是針對(duì)一定應(yīng)用場(chǎng)景的行業(yè)數(shù)據(jù)，例如谷歌、特斯拉等企業(yè)通過(guò)采集巨大數(shù)量的數(shù)據(jù)，然后把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器的智能分析，才能讓機(jī)器學(xué)會(huì)更加智能的判斷方式。

    從2011年起，無(wú)論是產(chǎn)業(yè)界，還是從學(xué)術(shù)界都積極開展人工智能技術(shù)領(lǐng)域的研究實(shí)踐，投入巨大資金收購(gòu)各種各樣的初創(chuàng)公司，及對(duì)人才成本的爭(zhēng)奪。這里面最典型的、也是最著名的是2014年谷歌用4億美金收購(gòu)人工智能公司DeepMind，這個(gè)由戴密斯·哈薩比斯帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在2016年研發(fā)出了基于“深度學(xué)習(xí)”的阿爾法狗（AlphaGo），第一次讓機(jī)器在圍棋競(jìng)賽中戰(zhàn)勝了人類，也正式宣告了人工智能時(shí)代的來(lái)臨。

新一代人工智能究竟有多火？

    據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止2016年，全球科技巨頭人工智能投資已達(dá)300億美元！人工智能投資已成為世界領(lǐng)先的科技公司之間的專利和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的（IP）競(jìng)賽。僅2017年上半年，全球人工智能領(lǐng)域的投資就達(dá)36億美元（發(fā)生企業(yè)并購(gòu)40起），其中，近40%的資金流向了ArgoAI和商湯科技這兩家公司。前者最近因?yàn)楂@得了福特公司10億美元的投資，而從成百上千家追逐自動(dòng)駕駛夢(mèng)想的公司中脫穎而出，他們將負(fù)責(zé)開發(fā)整套的“虛擬駕駛員系統(tǒng)”，包括攝像頭、雷達(dá)、光線探測(cè)和LIDAR等全套傳感器，以及軟件和計(jì)算平臺(tái)；后者主要從事人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、視頻分析、無(wú)人駕駛、醫(yī)療影像識(shí)別等各類AI應(yīng)用技術(shù)的開發(fā)。

    由于市場(chǎng)發(fā)展仍存在不確定性，因此，專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模的預(yù)測(cè)出現(xiàn)了巨大的差異，以2025年為時(shí)間點(diǎn)，低增長(zhǎng)的預(yù)期是6.44億美元，而高增長(zhǎng)的預(yù)期則達(dá)到了1260億美元。從現(xiàn)階段情況來(lái)看，機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別是兩個(gè)最受歡迎的投資領(lǐng)域。投資者更傾向于機(jī)器學(xué)習(xí)型的機(jī)器人公司，因?yàn)榛诖a的初創(chuàng)公司能夠快速擴(kuò)展出新功能，且基于軟件的機(jī)器學(xué)習(xí)公司比成本更高的基于機(jī)器的機(jī)器人公司更受歡迎。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展正在徹底改變著人機(jī)交互的方式，識(shí)別準(zhǔn)確率在從97%邁進(jìn)到99%的進(jìn)程中，將直接進(jìn)入產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的黎明，也引發(fā)各大巨頭和資本開始造勢(shì)布局。

    調(diào)查顯示，在目前采用人工智能技術(shù)的用戶中，有20%集中在高科技/通訊、汽車/裝配和金融服務(wù)行業(yè)，最典型的應(yīng)用案例包括：汽車制造商使用人工智能技術(shù)開發(fā)自動(dòng)駕駛車輛并改善運(yùn)營(yíng)；金融服務(wù)企業(yè)更傾向于在與客戶體驗(yàn)相關(guān)的業(yè)務(wù)中使用AI技術(shù)，以改進(jìn)預(yù)測(cè)和渠道，優(yōu)化自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)，發(fā)展有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)。

    為此，近年來(lái)國(guó)際企業(yè)界的各大巨頭紛紛加大力度，開展各項(xiàng)人工智能專業(yè)技術(shù)的研發(fā)。例如亞馬遜對(duì)機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別的投資；Salesforce在虛擬代理和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的開發(fā)；寶馬、特斯拉和豐田在機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)方面投資，以用于其無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目，其中豐田計(jì)劃投資10億美元建立一個(gè)致力于機(jī)器人和無(wú)人駕駛車輛AI技術(shù)的新型研究機(jī)構(gòu)等。

2016年全球人工智能領(lǐng)域投資狀況及用戶采用分析（資料來(lái)源：麥肯錫）

機(jī)器學(xué)習(xí)成為人工智能領(lǐng)域的投資熱點(diǎn)（資料來(lái)源：麥肯錫）

理想與現(xiàn)實(shí)，到底有多遠(yuǎn)？

    在火熱的市場(chǎng)行情背后，不得不面對(duì)的一個(gè)事實(shí)是，人工智能投資迅速增長(zhǎng)，但是商業(yè)化滯后，以亞馬遜、蘋果、百度和谷歌等為代表的科技巨頭在人工智能各種技術(shù)上的大力投入主要還是應(yīng)用在內(nèi)部的R&D研究上。在這些科技公司之外，大部分采用人工智能技術(shù)的公司仍處于早期實(shí)驗(yàn)性階段，很少有企業(yè)大規(guī)模地部署AI技術(shù)。在麥肯錫對(duì)3000多名高級(jí)管理者的調(diào)查中顯示，許多公司的領(lǐng)導(dǎo)并不清楚人工智能能為他們做什么，也不知道如何把AI技術(shù)融入到公司中，以及如何評(píng)估對(duì)AI投資的回報(bào)。

    實(shí)際上，目前的科技水平能夠達(dá)到的比較接近實(shí)用化，或者說(shuō)能夠快速產(chǎn)業(yè)化的人工智能技術(shù)（或泛人工智能技術(shù)）是：機(jī)器識(shí)別——機(jī)器如何對(duì)圖像和視頻進(jìn)行理解；語(yǔ)音識(shí)別——機(jī)器如何更加聽懂人說(shuō)的話；還有自然語(yǔ)言處理——一段文字性的內(nèi)容，機(jī)器如何把它翻譯成能夠理解的結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容；從中可以看到，這些技術(shù)背后主要是依賴人工智能新的算法引擎。

    人工智能發(fā)展中最重要的四個(gè)因素分別是人才、數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和半導(dǎo)體芯片，缺一不可。人工智能發(fā)展的同時(shí)，對(duì)企業(yè)、開發(fā)者、政府和員工提出了更高的挑戰(zhàn)，勞動(dòng)力需要學(xué)習(xí)新技能，利用AI而不是與AI競(jìng)爭(zhēng)，吸引AI人才和投資；并且法律和監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)也需要取得進(jìn)展，否則可能會(huì)阻礙AI的發(fā)展。人工智能依賴于數(shù)字基礎(chǔ)，通常要使用獨(dú)特的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這意味著企業(yè)必須要加快數(shù)字化進(jìn)程，如建立正確的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，構(gòu)建或采用適當(dāng)?shù)腁I工具，以及適應(yīng)工作流程、能力和文化。

    另外，在今天要做深度計(jì)算，即上億數(shù)據(jù)做幾十億次非常復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算時(shí)，必不可少要運(yùn)用強(qiáng)大的運(yùn)算能力，包括幾百塊GPU進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，這需要非常強(qiáng)力的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算平臺(tái)的搭建，這也是對(duì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的要求。同時(shí)，在人工智能半導(dǎo)體芯片的開發(fā)過(guò)程中，要求解決三個(gè)問(wèn)題：首先是處理大量的數(shù)據(jù)；其次是構(gòu)建用于并行處理的互連；第三是降低功率損耗。目前解決方案仍然很少，芯片包括CPU、GPU、FPGA和DSP等各種組合，在英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通以及IBM等公司的開發(fā)方案中大部分至少需要一個(gè)CPU來(lái)控制整體系統(tǒng)，再通過(guò)各種類型的協(xié)處理器來(lái)進(jìn)行流數(shù)據(jù)的并行處理。

    如何正確評(píng)估人工智能的投入價(jià)值？部分業(yè)內(nèi)專業(yè)人士認(rèn)為，必須面向?qū)嶋H應(yīng)用，考察該項(xiàng)技術(shù)對(duì)于特定認(rèn)知問(wèn)題的解決能力是否可以達(dá)到或者說(shuō)超越人類的水平，其應(yīng)用價(jià)值在于放到整個(gè)產(chǎn)業(yè)里去，幫助不同的產(chǎn)業(yè)和行業(yè)解決現(xiàn)有生態(tài)業(yè)務(wù)鏈上的一些具體問(wèn)題，以提升生產(chǎn)效率和降低成本。

中國(guó)人工智能發(fā)展欣欣向榮

    現(xiàn)階段，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）三家企業(yè)引領(lǐng)著國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時(shí)，數(shù)百個(gè)初創(chuàng)公司在不同的AI細(xì)分和應(yīng)用市場(chǎng)上建立服務(wù)模型，主要業(yè)務(wù)包括：

    （1）基礎(chǔ)服務(wù)，如數(shù)據(jù)源和計(jì)算平臺(tái)

    （2）硬件產(chǎn)品，如工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人

    （3）智能服務(wù)，如智能客服和商業(yè)智能

    （4）技術(shù)能力，如圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)

    根據(jù)iResearch的報(bào)告顯示，在目前中國(guó)的應(yīng)用市場(chǎng)上，語(yǔ)音和圖像識(shí)別分別占到整體AI市場(chǎng)的60%和12.5%；有71%的AI公司集中在應(yīng)用開發(fā)上，其他則主要從事算法研究，其中55%專注于機(jī)器視覺，13%專注于自然語(yǔ)言處理，9%則在從事基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。按照中國(guó)人工智能聯(lián)盟的發(fā)展規(guī)劃，未來(lái)3年，產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)可以概括為“54321”——孵化50項(xiàng)人工智能產(chǎn)品；培育40家人工智能企業(yè)；建設(shè)3個(gè)地方創(chuàng)新基地；推動(dòng)20項(xiàng)示范應(yīng)用工程；打造1個(gè)通用技術(shù)平臺(tái)。

    人工智能同樣是目前中國(guó)國(guó)內(nèi)投資的熱門領(lǐng)域，從烏鎮(zhèn)智庫(kù)和網(wǎng)易科技的聯(lián)合報(bào)告顯示，2012年到2016年上半年之間，流入中國(guó)AI領(lǐng)域的投資共達(dá)到26億美元，位列全球第二，是美國(guó)的七分之一、英國(guó)的三倍。在與太平洋另一邊的硅谷巨頭們相比時(shí)，領(lǐng)銜中國(guó)AI發(fā)展的BAT毫不遜色，盡管從研發(fā)成本量比較，BAT與谷歌和微軟不在一個(gè)量級(jí)上，但是比例上已經(jīng)十分接近，從研發(fā)成本占營(yíng)收的比例來(lái)看，百度已經(jīng)達(dá)到14.4%，十分接近谷歌（15.5%）和微軟（14.5%）。從人力資源比較，BAT也已經(jīng)可以比肩硅谷巨頭，騰訊研發(fā)人員的比例達(dá)到51%，位居首位，阿里巴巴和百度緊隨其后，分別為45%和43%，均高于谷歌（38%）和微軟（32%），如下圖所示。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT在人工智能研發(fā)投入的統(tǒng)計(jì)（資料來(lái)源：高盛）

    高盛的分析指出，在數(shù)據(jù)和基建兩方面，中國(guó)也已經(jīng)擁有了優(yōu)勢(shì)。中國(guó)擁有14億人口，每年產(chǎn)生的數(shù)字信息約占全球的13%，預(yù)計(jì)到2020年，隨著中國(guó)成為全球最大的經(jīng)濟(jì)體，中國(guó)產(chǎn)生的數(shù)字信息會(huì)占到20%至25%。BAT也利用了中國(guó)的人口優(yōu)勢(shì)，在搜索、電商、社交/游戲領(lǐng)域獲得巨大的數(shù)據(jù)。在基礎(chǔ)設(shè)施方面，隨著全球領(lǐng)先的科技公司通過(guò)開源DeepLearning平臺(tái)吸引資源和人才，百度在2016年9月開設(shè)了自己的ML平臺(tái)PaddlePaddle；2017年4月，百度宣布開發(fā)自動(dòng)駕駛平臺(tái)，在這個(gè)取名為Apollo的計(jì)劃中，任何層面的開發(fā)者都可以加入。不過(guò)，在AI發(fā)展的四個(gè)要素中，高盛認(rèn)為中國(guó)只差一個(gè)環(huán)節(jié)，那就是GPU圖像處理芯片的開發(fā)，這一行業(yè)擁有極高的行業(yè)壁壘，全球范圍內(nèi)由三大巨頭英特爾、ADM和Nvidia占據(jù)主導(dǎo)，2015年美國(guó)政府宣布禁止英特爾和其他芯片巨頭向中國(guó)出售用于科研的高端處理器，對(duì)于一直以來(lái)依賴國(guó)外芯片的中國(guó)而言是個(gè)打擊。

    人工智能，正奔跑在路上。在這場(chǎng)世紀(jì)之戰(zhàn)中，借助國(guó)家制定的統(tǒng)一規(guī)劃，為中國(guó)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展指明了前行的方向與道路。發(fā)展人工智能是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要構(gòu)建一個(gè)開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，針對(duì)原創(chuàng)性理論基礎(chǔ)薄弱、重大產(chǎn)品和系統(tǒng)缺失等重點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題，建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵共性技術(shù)體系；同時(shí)，也要布局建設(shè)重大科技創(chuàng)新基地，壯大人工智能高端人才隊(duì)伍，促進(jìn)創(chuàng)新主體協(xié)同互動(dòng)，形成人工智能持續(xù)創(chuàng)新能力，只有這樣，才能搶占人工智能科技的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的新躍升，提高中國(guó)人工智能技術(shù)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。